پیش بینی و مدلسازی غلظت آلاینده مونوکسیدکربن با تلفیق شبکه عصبی - فازی تطبیقی و سیستم اطلاعات جغرافیایی

امروزه آلودگی هوا اصلی ترین چالش محیطی در کلان شهرها به شمار می رود. بنابراین پایش و پیش بینی پارامترهای کیفیت هوا در مناطق شهری امری ضروری است. این مهم به عوامل متعددی از قبیل توپوگرافی, اقلیم, جمعیت و شبکه حمل و نقل بستگی دارد که نحوه تعامل این عوامل مکانی به عنوان پدیده ای دینامیک, غیرخطی و دارای ابهام عنوان شده است. در این تحقیق با به کارگیری شبکه فازی - عصبی و GIS, دانش حاکم بر محیط را در قالب قوانین فازی, از داده ها استخراج نموده و با استفاده از این قوانین, غلظت آلاینده مونوکسیدکربن پیش بینی و مدلسازی شد. منطقه مورد مطالعه شهر تهران در نظر گرفته شد. برای انجام این کار داده های هواشناسی 6 ایستگاه پایش موجود در سطح شهر در فصل تابستان برای چهار سال متوالی به طور جداگانه به منظور آموزش شبکه مورد استفاده قرار گرفت. برای هر ایستگاه قوانین فازی (سوگنو و ممدانی) آن استخراج شده و غلظت آلاینده با استفاده از آن قوانین تخمین زده شد. به علت اینکه پیش بینی در ایستگاه ها صورت می گیرد, در نهایت برای مدلسازی مکانی غلظت در محدوده مورد مطالعه از روش لاگ کریجینگ استفاده شده است. میانگین جذر متوسط مربع خطا (RMSe) مجموعه ایستگاه ها با قوانین سوگنو, 1.445 ppm و با قوانین ممدانی, 1.374 ppm به دست آمد.